Efecto-del-cambio-de-uso-de-suelo-y-de-las-practicas-de-irrigacion-en-la-comunidad-microbiana-del-suelo-del-Valle-del-Mezquital-Hidalgo

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UNIVERSIDAD NACIONAL AUTÓNOMA DE MÉXICO 
POSGRADO	EN	CIENCIAS	BIOLÓGICAS	
INSTITUTO	DE	GEOLOGÍA	
MANEJO	INTEGRAL	DE	ECOSISTÉMAS	
	
EFECTO	DEL	CAMBIO	DE	USO	DE	SUELO	Y	DE	LAS	PRÁCTICAS	DE	IRRIGACIÓN	EN	LA	
COMUNIDAD	MICROBIANA	DEL	SUELO	DEL	VALLE	DEL	MEZQUITAL,	HIDALGO	
	
TESIS	
QUE	PARA	OPTAR	POR	EL	GRADO	DE:	
DOCTORA	EN	CIENCIAS	
	
PRESENTA:	
KATHIA	CONSTANCE	LÜNEBERG	RODRÍGUEZ	
	
TUTOR(A)	PRINCIPAL	DE	TESIS:	DRA.	CHRISTINA	DESIREE	SIEBE	GRABACH	
INSTITUTO	DE	GEOLOGÍA,	UNAM	
COMITÉ	TUTOR:	DRA.	YOLANDA	LÓPEZ	VIDAL	
																										FACULTAD	DE	MEDICINA,	UNAM	
COMITÉ	TUTOR:	DRA.	MAYRA	ELENA	GAVITO	PARDO	
																										INSTITUTO	DE	INVESTIGACIONES	EN	ECOSISTEMAS	Y	SUSTENTABILIDAD,	UNAM	
	
	
	
	 	 	
CD. MX. SEPTIEMBRE, 2018
 
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UNIVERSIDAD NACIONAL AUTÓNOMA DE MÉXICO 
POSGRADO	EN	CIENCIAS	BIOLÓGICAS	
INSTITUTO	DE	GEOLOGÍA	
MANEJO	INTEGRAL	DE	ECOSISTÉMAS	
	
EFECTO	DEL	CAMBIO	DE	USO	DE	SUELO	Y	DE	LAS	PRÁCTICAS	DE	IRRIGACIÓN	EN	LA	
COMUNIDAD	MICROBIANA	DEL	SUELO	DEL	VALLE	DEL	MEZQUITAL,	HIDALGO	
	
TESIS	
QUE	PARA	OPTAR	POR	EL	GRADO	DE:	
DOCTORA	EN	CIENCIAS	
	
PRESENTA:	
KATHIA	CONSTANCE	LÜNEBERG	RODRÍGUEZ	
	
TUTOR(A)	PRINCIPAL	DE	TESIS:	DRA.	CHRISTINA	DESIREE	SIEBE	GRABACH	
INSTITUTO	DE	GEOLOGÍA,	UNAM	
COMITÉ	TUTOR:	DRA.	YOLANDA	LÓPEZ	VIDAL	
																										FACULTAD	DE	MEDICINA,	UNAM	
COMITÉ	TUTOR:	DRA.	MAYRA	ELENA	GAVITO	PARDO	
																										INSTITUTO	DE	INVESTIGACIONES	EN	ECOSISTEMAS	Y	SUSTENTABILIDAD,	UNAM	
	
	
	
	 	 	
MÉXICO, CD. MX. SEPTIEMBRE, 2018
	
 
	
	
	
	
	
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Agradecimientos Institucionales 
 
Primeramente, al Posgrado en Ciencias Biológicas de la Universidad Nacional Autónoma 
de México, por la formación y apoyo recibido durante el curso de mis estudios de 
doctorado. 
 
Agradezco también, al Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (CONACYT) por la beca 
otorgada para llevar a cabo mis estudios de posgrado. Así como, por el apoyo económico 
brindado a través del proyecto de investigación número CB-221789, gracias al cual pudo 
llevarse a cabo este estudio. Al Programa de Apoyo a los Estudios de Posgrado (PAEP) por 
los apoyos económicos brindados para la realización de estancias en Alemania y la 
asistencia a congresos internacionales. 
 
A mi tutora, la Dra. Christina Siebe por su entusiasmo que contagia a todos, su inspiradora 
ética profesional, por su confianza en mi y el apoyo invaluable que me ha dado todos estos 
años, lo que ha permitido mi crecimiento personal y académico. 
 
A los miembros del Comité Tutor, la Dra. Yolanda López Vidal y la Dra. Mayra Elena 
Gavito Pardo, por sus observaciones y comentarios enriquecedores durante el desarrollo de 
este proyecto. También quiero agradecer a la Dra. Yolanda por permitirme utilizar las 
instalaciones de su laboratorio para la realización de algunos experimentos. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
	
Agradecimientos a título personal 
 
A las doctoras miembros de mi jurado de examen por sus valiosas aportaciones para la 
mejora de esta tesis, Irma Rosas Pérez, Rocío Alcántara Hernández, Yolanda López Vidal, 
Ana Escalante Hernández y Silke Kram Heidrich. 
 
A la Dra. Lucy Mora Palomino, M. En C. Kumiko Shimada Miyasaka y al Biol. Rene 
Alcalá Martínez por lo análisis fisicoquímicos de suelo. 
 
A la M. En C. Iris Suarez Quijada y al laboratorio de Microcosmos Bioedáfico por su 
apoyo con el material de transporte y mantenimiento de mis muestras. 
 
A Mario y Arturo por acompañarme a cada uno de mis muestreos. A mi mamá y a mi tía 
Ros por ayudarme en el laboratorio durante extenuantes horas. 
 
A Rolf Daniel y Dominik Schneider, nuestros colaboradores en Alemania, por todo su 
apoyo y enseñanza. Y a todos los miembros del laboratorio de Microbiología y Genética 
Aplicada de la Universidad de Göttingen, en especial a Amelie, Genis y Dirk por su 
amistad y apoyo durante mis estancias de investigación. 
 
A Mario, Eli, Lalo, Jair y Chuchin por su amistad y siempre estar dispuestos a ayudarme y 
hacer la vida en el instituto más divertida. A Viri, Lalito, Karen, Gaby, Steph, Rubens y 
Paty del Programa de Inmunologia Molecular Microbiana por su apoyo y amistad durante 
mis estadías ahí. 
 
A mi familia que cada vez crece más, mi gourdito, bebesini, mami, herma y Mati, porque 
sin su amor, paciencia y apoyo en todo lo que hago no hubiera sido posible concluir este 
proyecto, aun de las formas más sencillas evitan que la vida colapse. A mis ti@s y 
prim@s, siempre apoyándome en los buenos y malos momentos. A la familia Sametz 
Alazraki por todo su cariño y apoyo siempre. Los quiero mucho mucho. 
 
Esta tesis esta especialmente dedicada a Chokito que sigue haciendo mi vida muy feliz, 
siempre impulsándome, aconsejándome y ayudándome a alcanzar mis metas. Te adoro 
gourdito. 
	
Índice 
 
Resumen 1 
Abstract 3 
Introducción 5 
 Zonas secas y reúso de agua residual 5 
Antecedentes 7 
 Estudio de las comunidades microbianas 8 
 Participación microbiana en los ciclos biogeoquímicos 11 
 Ciclo del carbono 12 
 Ciclo del nitrógeno 13 
 Composición y funcionamiento de las comunidades microbianas del suelo 16 
 Comunidades microbianas de zonas secas bajo cambio de uso de suelo y prácticas 
de riego 17 
 Zona de estudio 18 
Hipótesis 19 
Objetivos 20 
Materiales y métodos 21 
 Toma de muestras 21 
 Determinación de los parámetros del suelo 22 
 Extracción de ácidos nucleicos y síntesis de cDNA 22 
 Amplificación de los genes 16S rRNA bacteriano, 16S rRNA de arqueas e ITS3 de 
hongos 23 
 Procesamiento y análisis de secuencias 24 
 Predicción de perfiles funcionales de las comunidades bacterianas 25 
 Predicción de gremios fúngicos 25 
 Identificación de bacterias y hongos patógenos 25 
 Análisis estadísticos 26 
 Disposición de las secuencias 27 
Resultados y discusión 28 
 El cambio de uso de suelo y la calidad de agua de riego alteran las propiedades del 
suelo 28 
 Comunidad bacteriana 30 
 Características generales de las bases de datos del gen 16S rRNA y su transcrito 30 
 El sistema de uso desuelo modifica la diversidad bacteriana 31 
 Impacto de los parámetros del suelo en la composición de las comunidades 
bacterianas 33 
 Composición general de las comunidades bacterianas del suelo 36 
 Los sistemas de uso de suelo moldean a las comunidades bacterianas 38 
 El sistema de uso de suelo y la temporalidad definen los perfiles funcionales 
bacterianos 41 
	
 
 
 
 
 Detección de bacterias patógenas en suelos regados con agua residual 44 
 Comunidad fúngica 47 
 Características generales de la base de datos de ITS3 47 
 Riqueza y diversidad de hongos 47 
 Impacto de las propiedades del suelo en la comunidad de hongos 49 
 Los sistemas de uso de suelo moldean a la comunidad de hongos 52 
 El sistema de uso de suelo y la temporalidad define gremios fúngicos 54 
 Ocurrencia de hongos patógenos para humanos en suelo regado con agua residual 57 
 Comunidad de Arqueas 59 
 Características generales de la base de datos 59 
 Diversidad y riqueza de arqueas 59 
 Impacto de los parámetros del suelo en la comunidad de arqueas 61 
 El sistema de uso de suelo determina a la comunidad de arqueas 62 
Conclusión 65 
 Consideraciones finales 66 
Referencias 68 
Anexos 83 
	
Lista de figuras 
 
Figura 1. Zonas secas en la República Mexicana. 
 
Figura 2. Árbol filogenético de los tres dominios. 
 
Figura 3. Ciclo del carbono. 
 
Figura 4. Ciclo del nitrógeno. 
 
Figura 5. Ubicación de los puntos de muestreo en el Valle del Mezquital, Hidalgo. 
 
Figura 6. Propiedades de los suelos de los sistemas de matorral (M), temporal (T), riego con 
agua de pozo (AP), riego con agua residual de la presa (ARP) y riego con agua residual 
cruda (ARC), durante la temporada de secas y lluvias. 
 
Figura 7. Curvas de rarefacción con una distancia genética del 3% de la comunidad 
bacteriana total (a) y potencialmente active (b) de los sistemas de matorral (M), temporal 
(T), riego con agua de pozo (AP), riego con agua residual de la presa (ARP) y riego con 
agua residual cruda (ARC), durante la temporada de secas y lluvias. 
 
Figura 8. Índices de riqueza y diversidad de la comunidad bacteriana total (a, b, c) y 
potencialmente activa (d, e, f) en los sistemas de matorral (M), temporal (T), riego con agua 
de pozo (AP), riego con agua residual de la presa (ARP) y riego con agua residual cruda 
(ARC), durante la temporada de secas y lluvias. 
 
Figura 9. NMDS de la composición de la comunidad bacteriana total (a) y de la 
potencialmente activa (b). Todas las muestras de los sistemas de matorral (M), temporal 
(T), riego con agua de pozo (AP), riego con agua residual de la presa (ARP) y riego con 
agua residual cruda (ARC), durante la temporada de secas y lluvias se desplegaron en el 
plano. 
 
Figura 10. NMDS de la comunidad bacteriana total (DNA) y potencialmente activa (RNA) 
de las muestras tomadas en la temporada de secas y de lluvias de los sistemas de matorral 
(M), temporal (T), riego con agua de pozo (AP), riego con agua residual de la presa (ARP) 
y riego con agua residual cruda (ARC). 
 
Figura 11. NMDS comunidad bacteriana total (DNA) y potencialmente activa (RNA) de los 
sistemas de riego con agua de pozo (AP) y riego con agua residual cruda (ARC). 
 
Figura 12. Abundancia relativa de los distintos ordenes que incluyen a la comunidad total 
en los sistemas de matorral (M), temporal (T), riego con agua de pozo (AP), riego con agua 
residual de la presa (ARP) y riego con agua residual cruda (ARC), durante la temporada de 
secas y lluvias. 
 
Figura 13. Abundancia relativa de los distintos ordenes que incluyen a la comunidad 
potencialmente activa en los sistemas de matorral (M), temporal (T), riego con agua de 
	
pozo (AP), riego con agua residual de la presa (ARP) y riego con agua residual cruda 
(ARC), durante la temporada de secas y lluvias. 
 
Figura 14. Análisis de asociación de los ordenes bacterianos de la comunidad total (a) y 
potencialmente active (b) con los sistemas de matorral (M), temporal (T), riego con agua de 
pozo (AP), riego con agua residual de la presa (ARP) y riego con agua residual cruda 
(ARC). 
 
Figura 15. Abundancia relativa de los distintos ordenes que incluyen a la comunidad 
bacteriana del agua residual de la presa Endhó (ARP) y del agua residual cruda (ARC). 
 
Figura 16. Abundancia relativa de rutas metabólicas de los ciclos del C, N, P, S calculados 
a partir de las comunidad potencialmente active de los sistemas de matorral (M), temporal 
(T), riego con agua de pozo (AP), riego con agua residual de la presa (ARP) y riego con 
agua residual cruda (ARC), durante la temporada de secas y lluvias. 
 
Figura 17. Abundancia relativa de bacterias patógenas potencialmente activas en los 
sistemas de matorral (M), temporal (T), riego con agua de pozo (AP), riego con agua 
residual de la presa (ARP) y riego con agua residual cruda (ARC). 
 
Figura 18. Curvas de rarefacción de la comunidad fúngica de los sistemas de matorral (M), 
temporal (T), riego con agua de pozo (AP), riego con agua residual de la presa (ARP) y 
riego con agua residual cruda (ARC), durante la temporada de secas y lluvias. 
 
Figura 19. Índices de riqueza y diversidad de la comunidad fúngica de los sistemas de 
matorral (M), temporal (T), riego con agua de pozo (AP), riego con agua residual de la 
presa (ARP) y riego con agua residual cruda (ARC), durante la temporada de secas y 
lluvias. 
 
Figura 20. NMDS de la composición de la comunidad fúngica. Todas las muestras de los 
sistemas de matorral (M), temporal (T), riego con agua de pozo (AP), riego con agua 
residual de la presa (ARP) y riego con agua residual cruda (ARC), durante la temporada de 
secas y lluvias se desplegaron en el plano. 
 
Figura 21. Abundancia relativa de los distintos ordenes que incluyen a la comunidad 
fúngica de los sistemas de matorral (M), temporal (T), riego con agua de pozo (AP), riego 
con agua residual de la presa (ARP) y riego con agua residual cruda (ARC), durante la 
temporada de secas y lluvias. 
 
Figura 22. Análisis de asociación de las familias fúngicas con los sistemas de matorral (M), 
temporal (T), riego con agua de pozo (AP), riego con agua residual de la presa (ARP) y 
riego con agua residual cruda (ARC). 
 
Figura 23. Abundancia relativa de los gremios fúngico en los sistemas de matorral (M), 
temporal (T), riego con agua de pozo (AP), riego con agua residual de la presa (ARP) y 
riego con agua residual cruda (ARC), durante la temporada de secas y lluvias. 
 
	
Figura 24. Curvas de rarefacción con una distancia genética del 3% de la comunidad de 
arqueas de los sistemas de matorral (M), temporal (T), riego con agua de pozo (AP), riego 
con agua residual de la presa (ARP) y riego con agua residual cruda (ARC), durante la 
temporada de secas y lluvias. 
 
Figura 25. Índices de riqueza y diversidad de la comunidad de arqueas de los sistemas de 
matorral (M), temporal (T), riego con agua de pozo (AP), riego con agua residual de la 
presa (ARP) y riego con agua residual cruda (ARC), durante la temporada de secas y 
lluvias. 
 
Figura 26. NMDS de la composición de la comunidad de arqueas. Todas las muestras de 
los sistemas de matorral (M), temporal (T), riego con agua de pozo (AP), riego con agua 
residual de la presa (ARP) y riego con agua residual cruda (ARC), durante la temporada de 
secas y lluvias se desplegaron en el plano. 
 
Figura 27. Abundancia relativa de los distintos grupos que incluyen a la comunidad de 
arqueas de los sistemas de matorral (M), temporal (T), riego con agua de pozo (AP), riego 
con agua residual de la presa (ARP) y riego con agua residual cruda (ARC), durante la 
temporada de secas y lluvias. 
 
Figura 28. Abundancia relativa de Nitrocosmicus y Nitrososphaera en los sistemas de 
matorral (M), temporal (T), riego con agua de pozo (AP), riego con agua residual de la 
presa (ARP) y riego con agua residual cruda (ARC). 
 
 
 
Lista de tablas 
 
Tabla 1. Información sobre la amplificaciónde cada dominio microbiano 
 
Tabla 2. Coeficiente de correlación de Spearman entre los índices de diversidad y riqueza 
bacterianos y las propiedades del suelo. 
 
Tabla 3. Abundancia de especies bacterianas patógenas en agua residual cruda (ARC) y de 
la presa Endhó (ARP). 
 
Tabla 4. Coeficiente de correlación de Spearman entre los índices de diversidad y riqueza 
fúngicos y las propiedades del suelo. 
 
Tabla 5. Coeficiente de correlación de Spearman entre la abundancia relativa de los 
factores tróficos de hongos y las propiedades del suelo. 
 
Tabla 6. Abundancia de especies fúngicas patógenas en agua residual cruda (ARC) y de la 
presa Endhó (ARP).
	 1	
RESUMEN 
 
La agricultura en zonas secas nutre a un tercio de la población mundial, aunque el riego de 
cultivos es a menudo obligatorio. Como las fuentes de agua dulce son escasas, las aguas 
residuales tratadas y no tratadas se utilizan cada vez más para el riego. En este trabajo 
investigué cómo la transformación de matorral xerófilo en agricultura de temporal o bajo 
riego con agua dulce, residual tratada en lagunas de estabilización (almacenada en una 
presa), o residual no tratada (cruda) afecta la diversidad y composición de la comunidad 
microbiana (bacterias, hongos y arqueas) del suelo. Para ello, se recolectaron muestras de 
suelo durante la temporada seca y lluviosa, se aisló DNA y RNA y se secuenciaron los 
genes 16S rRNA, su transcrito y el gen ITS3. Se encontró que, las comunidades de los tres 
dominios se ven afectadas de forma distinta por la modificación de los parámetros del 
suelo, asociados al cambio de uso y de las prácticas de riego. No se encontraron diferencias 
estacionales en la composición de la comunidad de hongos y de arqueas en ningunos de los 
sistemas; mientras que en la comunidad bacteriana, únicamente el sistema regado con agua 
de pozo mostró diferencias a nivel de la comunidad total. La comunidad potencialmente 
activa los sistemas regados con agua de pozo y agua residual cruda mostraron diferencias 
entre la estación seca y de lluvias. La composición de las comunidades de los tres dominios 
mostró diferencias entre los sistemas de uso de suelo. Se observó que las comunidades de 
los tres dominios son similares entre los sistemas regados con agua residual (tratada o 
cruda) y distintas a la comunidad del sistema regado con agua de pozo. Sin embargo, sólo 
la comunidad bacteriana de los sistemas de matorral y temporal se mostró similar entre sí, 
ya que las comunidades de hongos de los sistemas agrícolas libres de agua residual 
(temporal y agua de pozo) mostraron más similitud. La humedad del suelo fue uno de los 
tres parámetros que determinó mayormente la composición de las comunidades 
microbianas; sin embargo, el Na intercambiable fue de igual o mayor importancia, sobre 
todo en la determinación de las comunidades fúngica y de arqueas. El pH también fue 
importante en la determinación de la comunidad bacteriana y fúngica, mientras que, para la 
determinación de la comunidad de arqueas fueron mas importantes el contenido de P y Mg. 
La diversidad de la comunidad bacteriana fue menor en el sistema de temporal, mientras 
que la diversidad de arqueas fue mayor. La diversidad de la comunidad fúngica fue mayor 
en el sistema de matorral. Los análisis de asociación indican que hay linajes específicos de 
bacterias y hongos aclimatados a la sequía y sensibles al contenido de Na en los suelos de 
matorral, temporal y regados con agua de pozo. Los taxones asociados a suelos regados con 
agua residual cruda y almacenada en la presa así como algunos taxones asociados a suelos 
regados con agua de pozo, mostraron lo contrario. Adicionalmente, la mayoría de taxones 
fúngicos mostraron una relación con el contenido de P, siendo ésta positiva en los taxones 
asociados con los sistemas regados con agua residual y negativa en los sistemas de matorral 
y temporal. Las predicciones de funcionalidad bacteriana revelaron que, el riego con agua 
residual incrementa la abundancia de genes relacionados con la nitrificación 
desnitrificación y el metabolismo del CH4, mientras que la abundancia de genes 
responsables de la degradación de lignina y quitina disminuye. Las diferencias en 
funcionalidad entre temporadas fueron más evidentes en el sistema de agua de pozo, 
mientras que los sistemas regados con agua residual no mostraron cambios. Lo anterior 
sugiere que la comunidad bacteriana en suelo regado con agua de pozo es taxonómicamente 
y funcionalmente susceptible a los cambios ambientales estacionales, mientras que las 
comunidades de suelos regados con agua residual son taxonómicamente susceptibles pero 
	 2	
funcionalmente redundantes, lo cual, les confiere resistencia a los disturbios. En los 
sistemas regados con agua residual también se observó una mayor abundancia de arqueas 
nitrificantes. Con respecto a los gremios fúngicos, se observó una disminución de la 
abundancia de simbiontes en los sistemas regados con agua residual. Adicionalmente, fue 
posible detectar taxones patógenos oportunistas tanto bacterianos como fúngicos 
potencialmente dañinos para los humanos y ciertas plantas en los sistemas regados con 
agua residual. El análisis de los genes 16S rRNA e ITS, como la predicción funcional y de 
gremios proporcionan una comprensión amplia de las respuestas a corto y largo plazo de las 
comunidades microbianas asociadas al uso de suelo, la estacionalidad y la calidad del agua 
utilizadas para el riego en zonas secas. 
 
 
	 3	
ABSTRACT 
 
Agriculture in arid areas nourishes a third of the world's population, although the irrigation 
of crops is often mandatory. As freshwater sources are scarce, treated and untreated 
wastewater is increasingly used for irrigation. In this thesis I investigate how the 
transformation of semiarid shrubland into rainfed or irrigated agriculture with fresh water, 
untreated stored wastewater or untreated wastewater affects the diversity and composition 
of the microbial community (bacteria, fungi and archaea) of the soil. To do this, soil 
samples were collected during the dry and rainy season, DNA and RNA were isolated and 
the 16S rRNA, its transcript and the ITS3 gene were sequenced. The communities of the 
three domains are affected differently by the modification of the soil parameters associated 
with the change of land use and irrigation practices. The structure of the communities of the 
three domains showed differences due to the land use change and the irrigation practices 
among the land use systems. The structure of the fungal and archaeal communities did not 
differ among seasons in none of the land use systems, while in the bacterial community 
only differed in the system irrigated with fresh water at the total community level, and in 
the systems irrigated with fresh water and raw untreated wastewater at the potentially active 
community level. The communities of the three domains are similar in the systems irrigated 
with wastewater (raw or stored) and different to the community of the system irrigated with 
freshwater. The bacterial community of the shrubland and rainfed systems was similar to 
each other, and the fungal community of the agricultural systems free of wastewater 
(rainfed and freshwater) showed similarity. Soil moisture was one of the most important 
determinants of microbial communities, however, the Na content was of equal or greater 
importance, especially in the determination of the fungal and archaeal communities. The 
pH also determined the bacterial and fungal community, while P and Mg content 
determined the community of archaea. The diversity of the bacterial community was lower 
in the rainfed system, while the diversity of archaea was higher in this system. The fungal 
community had the greatest diversity in the shrubland system. Association analyses 
indicate lineage-specific adaptations of bacteria and fungi to drought and sensitivity to Na 
content in taxa associated with shrubland, rainfed and irrigated soils with freshwater;the 
taxa associated with wastewater irrigated soils (raw and stored) and some taxa associated 
with soils irrigated with freshwater showed the opposite. Additionally, the majority of 
fungal taxa showed a relationship with the P content, which was positive in the taxa 
associated with the systems irrigated with wastewater and negative in the shrubland and 
rainfed systems. The profiles of bacterial functionality revealed that irrigation with 
wastewater increases the abundance of genes related to nitrification denitrification and 
methane metabolism, while the abundance of genes responsible for the degradation of 
lignin and chitin decreases. The differences in functionality between seasons were more 
evident in the freshwater system, while the systems irrigated with wastewater showed no 
changes. This suggests that the bacterial community in soil irrigated with freshwater is 
taxonomically and functionally susceptible to seasonal environmental changes, while 
communities of soils irrigated with wastewater are taxonomically susceptible but 
functionally redundant, which enable them to resist disturbances. In the systems irrigated 
with wastewater, a higher abundance of nitrifying archaea was also observed. With respect 
to the fungal guilds, a decrease in the symbiont abundance was observed in the systems 
irrigated with wastewater. Additionally, we were able to detect both bacterial and fungal 
pathogenic taxa potentially harmful to humans and certain plants in systems irrigated with 
	 4	
wastewater. The analysis of the 16S rRNA and ITS genes, and of the functional profiles 
and guilds, provides a broad understanding of the short and long term responses of 
microbial communities associated with land use, seasonality and water quality used for 
irrigation in arid areas. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
	 5	
INTRODUCCIÓN 
 
Zonas secas y reúso de agua residual 
 
Las zonas secas se definen como regiones con climas áridos, semiáridos y secos sub-
húmedos, con cocientes de precipitación/evapotranspiración (P/PET) (UNEP, 1992) que 
van desde 0.05 a 0.65 (Koohafkan y Stewart, 2008). Estos ecosistemas cubre el 40% de la 
superficie terrestre (UN, 2011) y su extensión puede incrementarse debido al aumento en la 
temperatura global y a la modificación de los patrones de precipitación, tanto espaciales 
como temporales debido al cambio climático (Maestre et al., 2015; Önder et al., 2009). La 
producción agrícola en las zonas secas es importante para la seguridad alimentaria regional, 
ya que provee a un tercio de la población mundial (UN, 2011). Las condiciones climáticas 
en estas regiones limitan la humedad del suelo y restringen el cultivo a la temporada de 
lluvias (1-179 días (temporal)) (Koohafkan y Stewart, 2008), si es que no hay 
disponibilidad de agua para su irrigación. Se ha pronosticado que para 2020 la agricultura 
de temporal en las zonas secas podría tener una reducción en la producción agrícola del 49 
al 90% en algunas zonas de América Latina, esto, debido a la degradación del suelo 
ocasionada por el uso no sustentable, que puede apreciarse en forma de erosión, reducción 
de nutrientes y humedad, así como el incremento en la salinidad (UN, 2011). 
 
Las zonas secas en México ocupan un poco más de la mitad del territorio nacional y se 
encuentran principalmente en los desiertos de Chihuahua y Sonora y en las regiones 
centrales influenciadas por la Sierra Madre Occidental y Oriental (Figura 1). De las zonas 
secas del país la mayoría han tenido un cambio de uso de suelo, principalmente con fines 
agrícolas. En las zonas semiáridas y subhúmedas secas se lleva a cabo casi el 50% de la 
producción de cultivos del país (SEMARNAT, 2012). Con el crecimiento de la población 
mundial, la demanda de cultivos aumenta y los recursos de agua limpia escasean, por lo que 
la única manera de mantener la producción agrícola en las zonas secas es utilizando agua 
residual tratada o cruda para el riego de los cultivos (Becerra-Castro et al., 2015; Norton-
Brandão et al., 2013; Siebe, 1998; UN, 2011). 
 
 
 
Figura 1. Zonas secas en la República Mexicana. Modificado de SEMARNAT, 2012 
	 6	
El riego de cultivos con agua residual se practica en varios países, sobre todo en aquellos 
con extensas zonas secas o con alta demanda de productos agrícolas. Los países con 
mayores extensiones de suelo agrícola regado con agua residual son China, México e India 
(Jimenez y Asano, 2008), y cerca de 6-20 millones de hectáreas (ha) en 3 de 4 países en 
vías de desarrollo, utilizan agua residual cruda para el riego (Wichelns et al., 2015). En 
México se riegan con agua residual aproximadamente 200 mil ha distribuidas en los estados 
de Hidalgo, Michoacán, Jalisco, Chihuahua, Edo. y Ciudad de México, Guanajuato, 
Sinaloa, Morelos y Veracruz (Jimenez y Asano, 2008; van der Hoek, 2004). El uso de agua 
residual mejora la disponibilidad de carbono (C) orgánico lábil y nutrientes (como el 
nitrógeno (N) y el fósforo (P)) (Siebe, 1998), que promueven la actividad microbiana. Sin 
embargo, esta práctica también añade sales solubles, metales pesados, farmacéuticos y 
patógenos al suelo, los cuales pueden afectar a los organismos que habitan el suelo (Broszat 
et al., 2014; Dalkmann et al., 2012; Siebe, 1998, 1995). La organización mundial de la 
salud (World Health Organization (WHO), 2006) recomienda el tratamiento de agua 
residual previo a su reúso en el riego para reducir la concentración de patógenos y 
químicos; y el riego con agua residual cruda o con un tratamiento primario sólo para los 
cultivos no alimentarios, cultivos alimentarios que son procesados antes de su consumo y 
cultivos alimentarios que tienen que ser cocinados. 
 
El Valle del Mezquital en el estado de Hidalgo forma parte de las zonas semiáridas del 
centro del país con cambio de uso de suelo con fines agrícolas, en donde la mayor parte se 
riega con agua residual cruda. Es de hecho la zona continua más grande del mundo con esta 
práctica de riego (aproximadamente 90 mil ha) (Jimenez y Asano, 2008). El Valle del 
Mezquital provee condiciones representativas para el estudio de las comunidades 
microbianas bajo distintos sistemas de uso de suelo en zonas secas, que incluyen áreas con 
vegetación natural, clasificada como matorral xerófilo, agricultura de temporal o agricultura 
bajo riego. Además, aunque la mayoría del área es regada con agua residual cruda, una 
porción importante es regada con agua residual que se almacena en una presa durante tres 
meses, en donde pasa por procesos de sedimentación similares a los que ocurren en lagunas 
de sedimentación (lo cual podría considerarse como un tratamiento primario), y una 
mínima proporción que se riega con agua de pozo profundo. El suelo de esta zona ofrece 
dos servicios ecosistémicos importantes: por un lado está la producción de cultivos, donde 
en 2014 se produjeron más de 4 millones de toneladas de cultivos forrajeros y vegetales en 
esta área (CONAGUA y SEMARNAT, 2015). Por otro lado, en esta zona ocurre la 
filtración del agua residual no tratada en su paso a través del suelo, y los excedentes de 
riego recargan el acuífero superficial. Este acuífero es utilizado como fuente de 
abastecimiento de agua para la población circundante y también para actividades 
recreativas. 
 
 
 
	 7	
ANTECEDENTES 
 
El cambio de uso de suelo en ecosistemas naturales con fines agrícolas es una alteración 
humana que ha transformado una gran proporción de la superficie terrestre. Esta puede 
provocar modificaciones en la composición atmosférica, en el ciclo del carbono y en el 
clima; también disminuye la diversidad biológica a través de la pérdida, modificación y 
fragmentación de hábitats, la degradación del suelo y del agua. Para incrementar la 
productividad agrícola se ha transformado el ciclo hidrológico implementando 
infraestructura para el riego y se ha alterado el ciclo de nutrientes al aplicar fertilizantes. 
También se adicionan contaminantes por medio de fertilizantes y plaguicidasque tienen 
efecto sobre la calidad del suelo y del agua (Foley et al., 2005). 
 
La pérdida de la diversidad biológica por el cambio de uso de suelo se ha estudiado 
extensivamente en macroorganismos como son las plantas y animales, pero poco se sabe 
sobre el efecto que tienen estas alteraciones en las comunidades microbianas del suelo 
(Carney et al., 2004). Siendo los microorganismos de gran importancia para la calidad del 
suelo y el funcionamiento ecosistémico en general (Horner-Devine et al., 2004). 
 
El suelo es uno de los ambientes con mayor diversidad y riqueza filogenética y funcional. 
Se ha reportado que en un gramo de suelo pueden encontrarse de miles a millones de 
organismos eucariontes, bacterias y arqueas (de 104 a 109 células procariotas por gramo de 
suelo, y de 2000 a 18000 genomas diferentes) (Daniel, 2005). Las bacterias son organismos 
procariontes que por lo general son los más abundantes en suelos superficiales en términos 
de número, y contribuyen con la mayor proporción de biomasa (Daniel, 2005; Pepper et al., 
2015). Las arqueas también son organismos procariontes, que se diferencian genética 
(transcripción y traducción de proteínas) y bioquímicamente (lípidos y pared celular) de las 
bacterias (Figura 2). Las arqueas representan una pequeña proporción de la microbiota 
(2%), comparado con la proporción bacteriana (Bates et al., 2011). Entre los organismos 
eucariontes presentes en el suelo se encuentran protistas, animales, plantas y hongos (van 
Elsas et al., 2007). Los hongos son el mayor linaje eucarionte en el suelo en términos de 
biomasa, superando a todos los demás organismos juntos (excluyendo a las raíces 
vegetales), y será el único grupo eucarionte en el cual me enfocaré en este trabajo. Los 
hongos están involucrados en la simbiosis con raíces vegetales, lo cuál permite la 
supervivencia de las plantas en ambientes limitados de agua y nutrientes; también son 
conocidos por tener representantes patógenos provenientes del suelo (Orgiazzi et al., 2012; 
Tedersoo et al., 2014; Zheng et al., 2017). A pesar de su importancia, las comunidades de 
hongos en el suelo son menos estudiadas que su contraparte bacteriana (Tedersoo et al., 
2014). Al analizar a un grupo biológico, es recomendable analizar su contexto ambiental y 
biológico, el contexto biológico se refiere a las especies con las que coexiste y comúnmente 
interacciona dicho grupo. El conjunto de especies que coexisten en espacio y tiempo se 
denomina comunidad (Escalante, 2007). 
	 8	
 
Figura 2. Árbol filogenético de los tres dominios. Clasificación basada en el gen RNA 
ribosomal (rRNA). Modificado de Pepper et al. (2015). 
 
 
Estudio de las comunidades microbianas 
 
El término de comunidad microbiana que se utiliza en los artículos científicos está en 
discusión y se considera que una terminología más acertada es “colección microbiana o de 
especies” en una muestra definida. Esto se debe a que las técnicas que se utilizan 
actualmente para caracterizar a la comunidad (independientes de cultivo) sólo son capaces 
de hacerlo parcialmente (Pepper et al., 2015). Sin embargo, en este texto se utilizará el 
término comunidad microbiana por practicidad, así como se hace en la mayoría de los 
artículos científicos de microbiología de suelos (Breidenbach y Conrad, 2015; Frenk et al., 
2014; Mikkonen et al., 2014; Riah-Anglet et al., 2015). 
 
La secuenciación de genes microbianos directamente del medio ambiente ha permitido el 
descubrimiento de una gran diversidad de linajes bacterianos y fúngicos que no habían sido 
encontrados por técnicas dependientes de cultivo. Los genes que codifica para la subunidad 
pequeña de rRNA (16S y 18S rRNA), así como el gen que codifica para la región situada 
entre la subunidad grande y la pequeña del ribosoma fúngico (ITS por sus siglas en inglés) 
han sido especialmente útiles como marcadores para determinar a la diversidad y 
	 9	
composición de las comunidades microbianas. A pesar de que las secuencias se utilizan a 
menudo para catalogar los tipos de microorganismos presente en un solo entorno, la 
comparación entre secuencias de múltiples entornos es cada vez más importante porque 
puede facilitar la comprensión de la ecología básica y distribución de microorganismos, así 
como, probar si la composición de la comunidad microbiana presenta cambios en respuesta 
a variables ambientales específicas (Horner-Devine et al., 2004; Lozupone et al., 2006; 
Schoch et al., 2012). 
 
La diversidad de una comunidad microbiana se define por la variación ya sea genética, 
morfológica o funcional de las poblaciones que se encuentran dentro de un sistema 
ambiental específico (muestra definida). La diversidad genética de una comunidad, 
comúnmente descrita en forma de secuencias de genes marcadores, es utilizada como una 
aproximación para describir la diversidad de especies o de Unidades Taxonómicas 
Operacionales (OTUs, por sus siglas en inglés) que la conforman, que a su vez es 
comparada entre comunidades. Particularmente en las comunidades microbianas, se utiliza 
frecuentemente el número y la abundancia relativa de OTUs para caracterizar a una 
comunidad, no se utiliza a la especie como unidad debido a que la definición de especie 
para procariontes no es tan sencilla y las relaciones filogenéticas de las especies se 
redefinen constantemente debido al surgimiento de nueva información molecular. Los 
OTUs son una construcción computacional que se usa para representar genotipos, fenotipos 
o taxones y se definen basándose en la similitud de secuencias; usualmente se utiliza una 
similitud de 97%. Dos secuencias con 97% de similitud pertenecen al mismo OTU (Barton 
y Northup, 2011; Schloss y Handelsman, 2005). 
 
La determinación de la diversidad se basa en conceptos como la riqueza, que es el número 
de especies (se pueden utilizar otras entidades en lugar de especie como son OTUs, genes, 
familias taxonómicas, etc.), y la equitabilidad, que se refiere a la abundancia relativa de 
cada especie dentro de la comunidad (Barton y Northup, 2011). El índice de Chao I es uno 
de los más utilizados para determinar la riqueza, éste evalúa el número de especies que 
aparecen una vez contra los que lo hacen dos veces dentro de una comunidad, y a partir de 
estos datos se estima el número de especies (Wooley et al., 2010). 
 
Otro parámetro comúnmente utilizado para mostrar el cambio en el valor esperado de 
riqueza de especies de acuerdo al tamaño de la muestra y/o número de secuencias son las 
curvas de rarefacción y las curvas de acumulación de OTUs. Las curvas de acumulación de 
especies consisten en relacionar el número acumulativo de OTUs observados y el esfuerzo 
de muestreo o de secuenciación. Las curvas eventualmente alcanzarán una asíntota cuando 
no se añadan mas OTUs al incrementar el número de muestras o secuencias. En la mayoría 
de las comunidad microbianas no se alcanza la asíntota de la curva, debido a la gran 
diversidad que albergan (Escalante, 2007). Las curvas de rarefacción son la expectativa 
estadística de su respectiva curva de acumulación de especies, éstas se construyen mediante 
	 10	
la extracción de submuestras al azar o re-muestreos al azar de cierto número de muestras o 
secuencias y graficando el número promedio de OTUs representados por 1, 2 o N muestras 
o secuencias. Estos re-muestreos se hacen comúnmente sin reemplazo, es decir, una vez 
obtenido cierto OTU no se vuelve a incluir en los re-muestreos (Gotelli y Colwell, 2001). 
De esta manera se pueden hacer comparaciones más precisas entre la riqueza esperada de 
tratamientos o hábitats con tamaños de muestra distintos o muestras que han sido 
secuenciadas inequitativamente (Escalante, 2007). 
 
Se utilizan comúnmente mediciones de diversidad a distintas escalas para caracterizar a las 
comunidades microbianas, como son: la diversidad α que es la diversidad en una unidad 
definida (muestra o hábitat). La diversidad β se utiliza cuando se quiere comparar la 
diversidad entre comunidadesa lo largo de un gradiente o separadas por tiempo y espacio. 
Y finalmente la diversidad γ es la diversidad general en una región que comprende varias 
unidades definidas (Lundin et al., 2012; Wooley et al., 2010). 
 
La representación numérica de la diversidad taxonómica se hace a través de índices, que 
toman en cuenta tanto la riqueza como la equitabilidad. Para determinar la diversidad α se 
utilizan distintos índices, como el de Shannon (H’) que considera el número de especies 
únicas y su abundancia relativa dentro de la comunidad. Valores altos indican comunidades 
con alta riqueza y alta equitabilidad, mientras que los valores bajos indican comunidades 
con menor número de especies con distribuciones poco equitativas entre ellas (Barton y 
Northup, 2011). Otro índice utilizado es la diversidad filogenética (Faith, 1992) que 
cuantifica el largo total de las ramas necesarias para agrupar a un conjunto de taxones en un 
árbol filogenético, un subgrupo de taxones que evidencian una mayor proporción del árbol, 
es entonces, más diverso (Pepper et al., 2015). 
 
Para determinar y visualizar la diversidad entre comunidades (β), se utilizan métricas o 
índices de distancia y técnicas de análisis multivariados estándar que permiten explorar la 
relación entre un gran número de muestras ambientales y la influencia de factores 
ecológicos en la biodiversidad (Parks y Beiko, 2013). Los índices de diversidad β se 
pueden dividir entre los que utilizan información filógenética y los que son independientes 
de esta, actualmente, se considera que las métricas filógenéticas son más robustas ya que 
exploran el grado de divergencia entre diferentes secuencias (Lozupone y Knight, 2005). A 
su vez, los índices que conforman estos dos grupos se pueden dividir en aquellos que 
evalúan los datos de forma cualitativa o de forma cuantitativa. Los índices cualitativos 
consideran únicamente la presencia o ausencia de OTUs, sugiriendo si los factores 
ecológicos limitan o prohíben que cierto grupo taxonómico ocupe o no cierto hábitat; 
mientras que, los índices cuantitativos toman en cuenta la abundancia relativa de cada uno 
de los OTUs para indicar si las diferencias ecológicas entre los hábitats han causado 
cambios en las abundancias de los grupos taxonómicos (Parks y Beiko, 2013). El índice 
	 11	
cuantitativo filogenético más utilizado actualmente en la ecología microbiana es conocido 
como weighted Unifrac (Lozupone et al., 2007), el cual cuantifica la similitud entre dos 
comunidades calculando la fracción de la longitud de la rama del árbol filógenetico que 
conduce a descendientes en cualquiera de las dos comunidades pero no en ambas; su índice 
complementario cualitativo se denomina unweighted Unifrac (Lozupone y Knight, 2005). 
Una de las métricas de distancia cuantitativas independientes de filogenia más utilizadas es 
el índice de Bray-Curtis (Bray y Curtis, 1957), el cual cuantifica el número de OTUS que 
comparten dos comunidades para evaluar su similitud, el índice de Sørensen es su 
complementario cualitativo (Sørensen, 1948). 
 
Es importante destacar que cualquier estimación de la diversidad de una comunidad 
microbiana está sujeta a muchas limitaciones, debido a que los datos obtenidos aun a partir 
de las técnicas modernas, sólo representan una porción (algunas veces muy pequeña) de la 
comunidad total, por lo que las estimaciones de diversidad deben ser utilizadas e 
interpretadas con cautela. Si bien las estimaciones de diversidad subestiman severamente la 
riqueza, los cambios en el número y equitabilidad de OTUs reflejan cambios 
proporcionales en la composición microbiana, lo cual afecta los índices de diversidad. Por 
lo anterior, en este estudio se piensa utilizar el índice de Shannon y el índice de Faith para 
determinar la diversidad α, así como la riqueza mediante curvas de rarefacción y el índice 
ChaoI de cada comunidad y se plantea utilizar un análisis multivariado para comparar la 
composición de las comunidades microbianas en los distintos usos de suelo del Valle del 
Mezquital. 
 
Participación microbiana en los ciclos biogeoquímicos 
 
En años recientes el conocimiento sobre las comunidades microbianas en los suelos de las 
zonas secas ha aumentado, debido a la relación entre la participación de los 
microorganismos en los ciclos biogeoquímicos y la importancia económica del 
mantenimiento de la calidad del suelo y los servicios ecosistémicos en estas zonas. Algunos 
de los procesos que ocurren en el suelo por acción de la microbiota son: a) la 
descomposición de la materia orgánica, la cual depende entre otras cosas, de la calidad de 
los residuos vegetales que se incorporan al suelo; b) el reciclaje de elementos esenciales 
como nitrógeno (N), fósforo (P) y azufre (M), que son convertidos durante la 
descomposición de los residuos orgánicos a sus formas inorgánicas y son absorbidos por las 
plantas y utilizados por los microorganismos (Carvalhais et al., 2012; Nacke et al., 2014). 
Ambos procesos regulan la emisión y el consumo de gases traza, principalmente la 
producción de dióxido de carbono (CO2) y óxido nitroso (N2O), así como el consumo de 
metano (CH4) (Foley et al., 2005; Paul, 2007; van Elsas et al., 2007). 
 
 
 
	 12	
 Ciclo del carbono 
 
La fijación de dióxido de carbono (CO2) en materia orgánica, mediante organismos 
autotróficos que ganan energía de la fotosíntesis o por la oxidación de compuestos 
orgánicos reducidos, y la degradación de este material orgánico y liberación de CO2 
mediante organismos heterotróficos, son los procesos que se destacan en el ciclo del 
carbono (Figura 3) (Kirchman, 2012). 
 
Los procesos de descomposición en el suelo son en particular extremadamente complejos, 
debido que dependen de la heterogeneidad de la composición de la materia orgánica, su 
tamaño y estructura, así como la humedad y la temperatura. Los procesos de degradación 
no son procesos aislados, sino que están íntimamente relacionados con otros ciclos de 
nutrientes como son los ciclos del N, P y S, ya que los materiales orgánicos contienen 
elementos además de carbono, que son liberados durante su degradación. Los organismos 
heterotróficos que tienen como función la degradación de materia orgánica son los hongos 
y las bacterias. Los hongos tienen tasas de degradación mayores que las bacterias en suelos 
secos y a bajas temperaturas (Kirchman, 2012). 
 
La materia orgánica del suelo comprende desde compuestos fáciles de degradar, como la 
glucosa, hasta compuestos húmicos bastante complejos, los cuales pueden llegar a tener una 
vida media de decenas a cientos de años. Generalmente, los compuestos orgánicos lábiles 
son degradados por grupos bacterianos, mientras los hongos degradan materiales complejos 
como la celulosa y la lignina (Paul, 2007; Treseder y Lennon, 2015). Muchos, pero no 
todos los hongos poseen la capacidad de degradar celulosa, que es el principal componente 
de las células vegetales y el biopolímero más abundante en el planeta (Treseder y Lennon, 
2015). Los degradadores de celulosa se encuentran en los phyla Ascomycota y 
Basidiomycota; la capacidad de degradar celulosa es especialmente fuerte en la clase 
Agaricomycetes. En contraste los degradadores de celulosa son raros en otros phyla 
fúngicos. Los hongos utilizan enzimas extracelulares para degradar lignina y así tener 
acceso a la glucosa, N y otros nutrientes que están protegidos por ella. Sólo una fracción de 
taxones fúngicos es capaz de degradar lignina y se encuentran restringidos a la clase 
Agaricomycetes del phylum Basidiomycota. La lignina es el segundo biopolímero más 
abundante en el planeta, por lo que la degradación tanto de celulosa como de lignina 
pueden tener consecuencias globales en el ciclo del C (Treseder y Lennon, 2015). Las 
bacterias aerobias y anaerobias que se conocen con capacidad de despolimerizar celulosa 
son: Cellulomas, Cellovibrio, Pseudomonas, Bacillus, Acetobacter, Bacteroides, 
Clostridium, Fibrobacter y Ruminococcus y de degradar lignina:ϒ-proteobacterias 
Pseudomonadaceae y Azotobacter, las ß-proteobacteria Burkholderia y Neisseriaceae; la 
α-proteobacteria Bradyrhizobium, así como las actinobacterias Nocardia, Catenulispora y 
Streptomyces (Nacke et al., 2014; Paul, 2007). 
 
	 13	
 
Figura 3. Ciclo del carbono. Modificado de Prosser (2007). 
 
 
La generación de CH4 y su oxidación subsecuente son componentes principales del ciclo 
del C. Este proceso lo llevan a cabo únicamente cinco órdenes del phylum Euryarchaeota 
(arqueas) (Angel et al., 2012; Gilmore et al., 2017). Las emisiones de CH4 por humedales 
conforman un tercio de la producción mundial. Una característica de los ambientes 
metanogénicos es la ausencia de oxígeno y otros oxidantes como el nitrato, hierro o sulfato 
(Breidenbach y Conrad, 2015; van Elsas et al., 2007). La oxidación de CH4 la llevan a cabo 
organismos metanotróficos. Estos organismos ocurren en dos principales ecosistemas 
edáficos, en los suelos que tienen buena oxigenación, donde se consume el CH4 atmosférico 
en bajas concentraciones y en los micrositios oxigenados de los suelos de humedales donde 
se oxida el CH4 generado en las partes anóxicas del humedal, atenuando así las emisiones 
de CH4 a la atmósfera. Las comunidades metanotróficas de estos dos ambientes son 
distintas: mientras que en la comunidad de los suelos de humedales se encuentran 
representantes del phylum Proteobacteria como Methylobacter, Methylomicrobium, 
Methylococcus, Methylocaldum, Methylocystis y Methylosinus, en los suelos no inundados 
los grupos metanotróficos no han sido cultivados y actualmente se les denomina USCα y 
USCγ (Paul, 2007; van Elsas et al., 2007). Se ha observado que en suelos con agricultura 
intensiva el consumo de CH4 disminuye y que la aplicación de N inorgánico y amonio 
(NH4+) es perjudicial para la retención de CH4 a diferencia de la aplicación de nitrato 
(NO3-) y estiércol (Maxfield et al., 2011). 
 
 Ciclo del nitrógeno 
 
El nitrógeno es uno de los elementos esenciales para la vida y en el suelo existen diversos 
compuestos nitrogenados: amonio (NH4+), nitrato (NO3-), nitrito (NO2-), óxido nitroso 
	 14	
(N2O) y N atmosférico (N2). Las transformaciones de los compuestos nitrogenados son en 
gran parte mediadas por los microorganismos, y de esto depende que las plantas puedan 
aprovecharlos y que no se conviertan en una fuente de contaminación. El ciclo del N en el 
suelo es complejo debido a la mezcla de N orgánico que deriva de la biomasa de animales, 
plantas y microorganismos muertos y en el caso de suelos agrícolas la aplicación de 
fertilizantes. El ciclo se describe en la figura 4 (Paul, 2007; van Elsas et al., 2007). 
 
La despolimerización de N es llevada a cabo principalmente por hongos, aunque también 
algunas bacterias son capaces de llevarla a cabo. La despolimerización de moléculas 
complejas que contienen N para que puedan ser utilizados por plantas y microorganismos 
es considerado como uno de los pasos limitantes en el ciclo del N, por lo que este proceso 
puede tener importantes consecuencias en el funcionamiento ecosistémico. La quitina es 
uno de los polímeros nitrogenados más abundantes en el planeta, se produce en la pared 
celular de la mayoría de los hongos y es el componente principal del exoesqueleto de los 
artrópodos. Los hongos excretan quitinasas que degradan la quitina a glucosamina, la cual 
es utilizada para cubrir demandas de N y C, algunos hongos ectomicorrízicos (EcM), 
ericoides y saprófitos son capaces de llevar a cabo este proceso (Treseder y Lennon, 2015). 
 
La nitrificación autotrófica es un proceso mediado por dos grupos distintos, los oxidantes 
de amoniaco (NH3) y los oxidantes de NO2-. Las bacterias oxidantes de amoniaco en el 
suelo se encuentran dentro de la clase ß-Proteobacteria y se reconocen cuatro géneros: 
Nitrosomonas, Nitrospira, Nitrosovibrio, Nitrosolobus. En suelos agrícolas dominan las 
Nitrosomonas communis y Nitrosolobus multiformes, mientras que en suelos no fertilizados 
domina Nitrosomas oligotropha. Existe una gran variedad de bacterias como Arthrobacter 
globiformis, Streptomyces grisens del phylum Actinobacteria y Aerobacter aerogenes, 
Paracoccus denitrificans, y varias especies de Pseudomonas, así como hongos que son 
capaces de llevar a cabo la oxidación heterotrófica de NH4+ a NO2- (Paul, 2007; van Elsas 
et al., 2007). La oxidación de NH3 también la pueden llevar a cabo varios grupos de arqueas 
(AOA), pertenecientes al phylum Thaumaurchaeota (Hamaoui et al., 2016), incluso pueden 
ser más dominantes en ciertos sistemas terrestres que las bacterias oxidantes de amoniaco 
(BOA) (Shen et al., 2012). 
 
El grupo de bacterias que oxidan NO2- a NO3- son un grupo filogenéticamente heterogéneo, 
en suelos se han encontrado los géneros Nitrobacter, Nitrococcus y Nitrotoga 
pertenecientes al phylum Proteobacteria y el género Nitrospira que pertenece al phylum 
Nistrospirae (Daims et al., 2016). 
 
 
	 15	
 
Figura 4. Ciclo del nitrógeno. Modificado de Prosser (2007). 
 
 
La desnitrificación es el proceso que involucra la reducción de NO3- a óxido nítrico (NO), 
N2O y N2 vía NO2-. Este proceso involucra cuatro reacciones de reducción mediadas por 
enzimas distintas. La habilidad de desnitrificar se encuentra distribuida entre bacterias, 
arqueas y eucariontes. Se han identificado más de 125 especies de 50 géneros distintos, 
muchas especies contienen algunas pero no todas las enzimas necesarias para completar el 
proceso. Las bacterias desnitrificantes del suelo que han sido cultivadas pertenecen a los 
géneros Pseudomonas, Alcaligenes, Bacillus, Agrobacterium y Flavibacterium. Los genes 
de desnitrificación pueden estar codificados en plásmidos o islas de genes por lo que 
pueden estar sujetos a la transferencia horizontal (Demanèche et al., 2009; Paul, 2007; van 
Elsas et al., 2007). Los hongos que en cultivo han demostrado tener capacidad 
desnitrificante pertenecen al orden Hypocreales, particularmente Fusarium oxysporum y 
Trichoderma spp., y en menor medida los órdenes Eurotiales, Sordariales, y 
Chaetosphaeriales (Maeda et al., 2015). 
 
La composición de la comunidad bacteriana del suelo se refiere a los grupos taxonómicos y 
funcionales que habitan un nicho en particular, esta composición depende de la variedad de 
propiedades edáficas, climáticas y ambientales a los cuales está expuesta. Cuando las 
propiedades edáficas se modifican por el cambio de uso de suelo, la composición de la 
comunidad bacteriana cambia, seleccionándose las poblaciones o grupos que son más 
competentes en las nuevas condiciones del nicho (Drenovsky et al., 2004), lo cual puede 
comprometer la tasa a la cual se llevan a cabo los procesos biológicos en el suelo (Bissett et 
al., 2011; Nannipieri et al., 2003). Por lo tanto, el estudio de los cambios en la composición 
de las comunidades microbianas provocados por el uso y manejo del suelo es un 
componente importante en la elección de sistemas de manejo que mejore o no altere los 
	 16	
servicios ecosistémicos y la calidad del suelo (Acosta-Martínez et al., 2008; Romaniuk et 
al., 2011). 
 
Composición y funcionamiento de las comunidades microbianas del suelo 
 
La composición de las comunidades microbianas del suelo tiene una relación de 
interdependencia con las características físicas y químicas del suelo, así como con la 
cobertura vegetal (Corneo et al., 2013). El cambio de uso de suelo modifica las 
características físicas y químicas del suelo, en particular, los suelos con uso agrícola tienen 
una diversidad vegetal menor, lo cual repercute en la disponibilidad y complejidad de 
sustratos que funcionan como fuente de carbono en el suelo. Asimismo, en las zonas secas, 
se modifica la cantidad y calidad de la materia orgánica, disminuyendo los almacenes de C 
(Gelaw et al., 2014; Geraei et al., 2016), especialmente si el cambio es a monocultivos de 
maíz (Sánchez-González et al., 2017). Con respecto a la calidad de la materia orgánica y a 
su tasa de descomposición enel Valle del Mezquital se ha encontrado que el porcentaje de 
C disminuye en los suelos de temporal en comparación con el suelo que conservan la 
vegetación natural, pero el porcentaje de C se recupera parcialmente con la introducción del 
agua residual. La materia orgánica de los suelos con vegetación natural se compone 
principalmente por residuos de lignina, mientras que la materia orgánica en los suelos 
regados con agua residual se compone de celulosa y lignina, en función del cultivo 
(celulosa para los campos de maíz y lignina para los campos de alfalfa) (Sánchez-González 
et al., 2017). 
 
El manejo agrícola puede modificar el contenido de humedad y el estatus nutrimental por el 
riego, así como la presencia de contaminantes dependiendo de la calidad del agua utilizada 
para el riego. De igual manera influye la aplicación de fertilizantes y plaguicidas, que a su 
vez, influye en el pH y salinidad del suelo. La agricultura modifica también la arquitectura 
del hábitat de las comunidades microbianas, alterando el sistema poroso y en consecuencia 
el contenido de oxígeno del suelo (Carvalhais et al., 2012; Foley et al., 2005). En el suelo 
regado con agua residual del Valle del Mezquital se han encontrado aumentadas tanto la 
capacidad desnitrificante del suelo (Friedel et al., 2000) como la producción de N2O 
(González-Méndez et al., 2015), en comparación con suelos que tienen un régimen de 
temporal, lo cual está relacionado con la gran cantidad de N que tiene el agua residual 
(Hernández-Martínez et al., 2018). 
 
Las comunidades bacterianas y fúngicas del suelo afectadas por el cambio de uso y manejo 
han sido ampliamente estudiadas en ecosistemas de bosque, selva y pastizales; 
frecuentemente contrastando entre sistemas labrados y fertilizados (Birkhofer et al., 2012; 
Fierer et al., 2012; He et al., 2016; Klabi et al., 2015; Lauber et al., 2013; Schneider et al., 
2015; Wang et al., 2016). Los estudios que tienen como objetivo a las comunidades de 
estos dos dominios en sistemas naturales (Pasternak et al., 2013) y su cambio a agro-
	 17	
ecosistemas con diferente manejo son escasos (Köberl et al., 2011). Existen aún menos 
estudios que tengan como objetivo analizar el efecto de la cantidad y calidad del agua de 
riego en la composición y funcionalidad de la comunidad microbiana en las zonas secas 
(Alguacil et al., 2012; Broszat et al., 2014; Disciglio et al., 2015; Frenk et al., 2014; García-
Orenes et al., 2015; Ortega-Larrocea et al., 2001; Vargas-Gastélum et al., 2015). La 
composición de la comunidad de arqueas de suelo se ha estudiado principalmente 
comparando entre cultivos de arroz o suelos inundados y suelos no inundados (Jiang et al., 
2016; Zheng et al., 2013), así como en selva tropical versus suelo agrícola (Hamaoui et al., 
2016; Tripathi et al., 2014). 
 
Comunidades microbianas de zonas secas bajo cambio de uso de suelo y prácticas de 
riego 
 
La transformación de las zonas secas a campos agrícolas, resulta en un cambio radical en la 
composición de la comunidad bacteriana del suelo (Ding et al., 2013; Köberl et al., 2011). 
En desiertos hiperáridos, la conversión a agricultura resultó en un incremento de la 
diversidad bacteriana (Köberl et al., 2011), mientras que en regiones semiáridas resultó en 
una disminución (Ding et al., 2013). Se ha sugerido también, que el manejo agrícola y los 
cambios temporales influyen en las comunidades bacterianas del suelo de las zonas secas 
(Bevivino et al., 2014; Calderon et al., 2016). El riego de los cultivos ha mostrado efectos 
benéficos en la comunidad microbiana del suelo comparado con sistemas de temporal, ya 
que se aumentan tanto la biomasa microbiana como la respiración (Calderon et al., 2016; 
Friedel et al., 2000). El uso de agua residual tratada y cruda para el riego de los cultivos en 
las zonas secas, ha mostrado un impacto en la composición de la comunidad bacteriana, 
pero no en su diversidad (Broszat et al., 2014; Frenk et al., 2014; García-Orenes et al., 
2015). En el suelo de las zonas secas, los principales determinantes de la composición de la 
comunidad bacteriana son el pH, la humedad del suelo y en menor medida el contenido de 
C orgánico (Geyer et al., 2014; Köberl et al., 2011; Pasternak et al., 2013). 
 
Con respecto a los cambios observados en la comunidad fúngica, se ha dado especial 
atención a los hongos arbusculares micorrízicos (AM), encontrando que la transformación a 
suelo agrícola reduce su riqueza y diversidad (Moora et al., 2014; Verbruggen et al., 2015; 
Xiang et al., 2014). García-Orenes y colaboradores, (2015) reportaron que la abundancia de 
hongos era similar en suelos regados con agua residual tratada y suelos regados con agua 
dulce, basándose en análisis de fosfolípidos de ácidos grasos (PLFA). Disciglio y 
colaboradores, (2015) encontraron un cambio en la comunidad fúngica del suelo cuando se 
utilizó agua residual tratada para el riego, encontraron también, que los hongos saprófitos 
se incrementan en el suelo regado con agua residual tratada y los fitopatógenos disminuyen. 
Ortega-Larrocea et al. (2001) y Alguacil et al. (2012) encontraron que el agua residual 
disminuye la abundancia y diversidad de hongos AM. La transformación del suelo natural 
de zonas secas a suelo agrícola afecta la composición, biomasa y diversidad de la 
	 18	
comunidad fúngica, debido a cambios en la cobertura vegetal y la destrucción de hifas por 
el labrado (García-Orenes et al., 2015; Wang et al., 2016). El riego de cultivos ha mostrado 
efectos benéficos en la composición de la comunidad fúngica, especialmente de los hongos 
saprófitos, ya que el agua añadida favorece la descomposición de residuos (Calderon et al., 
2016). Se ha visto que la composición y diversidad de las comunidades fúngicas está 
determinada por la humedad (controlado por la precipitación o irrigación) (Tedersoo et al., 
2014; Zheng et al., 2017), la disponibilidad de C orgánico (Lauber et al., 2008), el 
contenido de nutrientes (He et al., 2016) y la comunidad vegetal (Yang et al., 2017). 
 
El cambio de uso y las propiedades del suelo han mostrado tener efecto sobre la 
composición de la comunidad total de arqueas, y particularmente de aquellas capaces de 
oxidar amonio (Cao et al., 2012; Hamaoui et al., 2016; Jiang et al., 2016; Zhalnina et al., 
2012). En suelos de zonas secas, se ha reportado que la composición de la comunidad se 
agrupa con respecto al tipo de ecosistema, es decir, una combinación entre la humedad del 
suelo y la cobertura vegetal (Angel et al., 2009). 
 
Zona de estudio 
 
Este estudio se realizó en el Valle del Mezquital (Figura 5), localizado a 100 km al norte de 
la Ciudad de México en el estado de Hidalgo (20°7′44′′N y 99°12′54′′O). El Valle tiene un 
clima semiárido con temperaturas anuales promedio de 16 a 18º C y precipitaciones anuales 
de 400 a 600 mm (BGS, 1998). La vegetación natural en el área esta clasificada como 
matorral xerófilo con mezquites (Prosopis juliflora) como la especie dominante. Los 
matorrales se localizan en las montañas y zonas altas del piedemonte, donde no existe la 
infraestructura para el riego. El principal cultivo es el maíz (Zea mays), que se produce 
durante la temporada de lluvias (junio - octubre), o alfalfa (Medicago sativa), que es un 
cultivo forrajero perenne bajo agricultura de riego. En la zona también se pueden encontrar 
cultivos de pasto, avena y cebada, que se siembran como segundos cultivos después del 
maíz. Los cultivos de alfalfa son rotados con los de maíz (tres años de alfalfa y dos de 
maíz). Los campos bajo agricultura de temporal se mantienen en barbecho durante la 
temporada de secas. Las partes bajas del Valle son irrigadas periódicamente (en promedio, 
cada 30 días), ya sea con agua dulce bombeada de pozos profundos, con agua residual 
cruda proveniente de la Ciudad de México o con agua residual almacenada temporalmente 
durante 3 meses en la presa Endhó, donde ocurren procesos de sedimentación. La irrigación 
se lleva a cabo por inundación,con aproximadamente láminas de riego de 200 mm (BGS, 
1998). Los cultivos de alfalfa reciben 10 riegos al año y los cultivos de maíz 6 riegos 
durante todo el ciclo de crecimiento. 
 
	 19	
HIPÓTESIS 
 
General 
 
Las diferencias en las propiedades físicoquímicas del suelo derivadas del cambio de uso de 
matorral a suelo agrícola bajo diferentes prácticas de riego en el Valle del Mezquital, 
influyen en la composición, diversidad y funcionalidad de las comunidades microbianas del 
suelo. 
 
Particulares 
 
a) La diversidad bacteriana y fúngica es mayor en el suelo de matorral que en los sistemas 
agrícolas, como se ha observado anteriormente en regiones semiáridas con cambio de uso 
de suelo; mientras que la diversidad de arqueas es mayor en el sistema de temporal, ya que 
son organismos que prosperan en ambientes secos y con pocas fuentes de carbono. 
 
b) Las comunidades de suelo de matorral y suelo agrícola de temporal son similares, ya que 
ambas se mantienen secas durante varios meses al año, mientras que las comunidades del 
suelo regado con agua residual (presa y cruda) son similares entre sí y diferentes a la 
comunidad del suelo regado con agua de pozo, debido a la calidad de agua de riego que 
reciben. 
 
c) La composición microbiana está principalmente determinada por la humedad del suelo, 
ya que en climas semiáridos, la humedad es el principal factor limitante para su crecimiento 
y actividad. 
 
d) La composición de las comunidades microbianas entre temporadas (secas y lluvias) es 
distinta, ya que entre temporadas el contenido de humedad y el cultivo varía. 
 
e) Las funciones bacterianas relacionadas al ciclo del N están favorecidas en los suelos 
regados con agua residual, debido al gran aporte de amonio por parte de la misma, mientras 
que la degradación de compuestos orgánicos complejos es menor, como se ha observado en 
suelos del Valle del Mezquital por medio del análisis de la materia orgánica. 
 
f) Los suelos regados con agua residual tienen mayor abundancia de hongos saprófitos ya 
que estos se mantienen húmedos y con altas fuentes de carbono durante todo el año, 
mientras que los hongos AM tienen menos abundancia que en los demás sistemas, como se 
ha observado en suelos del Valle del Mezquital por medio de técnicas de cultivo. 
 
	 20	
g) Los suelos regados con agua residual cruda tienen una mayor abundancia de organismos 
patógenos que los demás sistemas, como se ha observado en suelos del Valle del Mezquital 
por medio de técnicas de cultivo. 
 
 
OBJETIVOS 
 
General 
 
Determinación el efecto que tiene el cambio de uso de suelo de matorral semiárido a suelo 
agrícola, así como la cantidad y calidad de agua usada para riego, en la composición, 
diversidad y funcionalidad de las comunidades microbianas (bacterias, hongos y arqueas) 
del suelo del Valle del Mezquital, por medio de la amplificación de los genes 16S rRNA e 
ITS3 y su subsecuente secuenciación. 
 
Particulares 
 
Determinación de las propiedades fisicoquímicas de cada sistema de uso de suelo. 
 
Determinación de la composición, diversidad y funcionalidad de la comunidad bacteriana 
en los distintos sistemas y su relación con las propiedades fisicoquímicas del suelo, durante 
la época de secas y lluvias. 
 
Determinación de la composición, diversidad y gremios de la comunidad fúngica en los 
distintos sistemas y su relación con las propiedades fisicoquímicas del suelo, durante la 
época de secas y lluvias. 
 
Determinación de bacterias y hongos patógenos en los distintos sistemas de uso de suelo. 
 
Determinación de la composición y diversidad de la comunidad de arqueas en los distintos 
sistemas y su relación con las propiedades fisicoquímicas del suelo, durante la época de 
secas y lluvias. 
 
 
 
 
 
	 21	
MATERIALES Y MÉTODOS 
 
Toma de muestras 
 
El muestreo incluyó cuatro parcelas de cada uno de los cinco sistemas de uso de la tierra, 
dos veces durante la temporada de secas y dos veces durante la temporada de lluvias. Los 
sistemas estudiados fueron matorral (M), parcelas de temporal (T), parcelas regadas con 
agua de pozo (AP), parcelas regadas con agua residual proveniente de la presa Endhó 
(ARP) y parcelas regadas con agua residual cruda (ARC) (Figura 5). 
 
 
 
Figura 5. Ubicación de los puntos de muestreo en el Valle del Mezquital, Hidalgo. 
	 22	
 
El tamaño de las parcelas fue aproximadamente de una a dos ha. El muestreo se llevó a 
cabo 4 veces en las mismas 20 parcelas, durante la temporada de lluvias (junio – octubre 
2014) y durante la temporada de secas (noviembre –mayo 2015). Las parcelas agrícolas 
estaban sembradas con maíz durante la temporada de lluvias, mientras que durante la 
temporada de secas las parcelas estaban sembradas con alfalfa, avena o pasto en las zonas 
bajo irrigación periódica. En cada parcela se tomaron 20 núcleos (6 cm de diámetro) de 
suelo superficial (0-10 cm; no rizosférico) de forma cuadriculada sistemática regular. Los 
núcleos fueron combinados y homogenizados en una muestra compuesta por parcela. Los 
residuos vegetales y rocas se removieron de las muestras compuestas. Una parte de la 
muestra de suelo se congeló inmediatamente con N líquido y se mantuvo a -80º C y la otra 
parte fue secada al aire para su caracterización. 
 
Determinación de los parámetros del suelo 
 
El suelo de todas las parcelas corresponde a feozem háplico (IUSS, 2014) con texturas 
arcillosas a franco-arcillo-limosas. Las muestras de suelo se secaron al aire por 24 h, se 
homogenizaron y se tamizaron utilizando un tamiz metálico (2 mm). Las propiedades 
físicas y químicas se determinaron utilizando procedimientos estándar (Soon y Hendershot, 
1992). El pH del suelo se midió en una suspensión 1:2 suelo: CaCl2 10 mM utilizando un 
potenciómetro sensION156 HACH (Conductronic pH 120, Puebla, México) y la 
conductividad eléctrica (E.C.) se determinó en una suspensión 1:2 suelo:agua destilada con 
un conductímetro marca Hanna HL4321 (Rhode Island, EUA). El contenido de C orgánico 
y N total en el suelo se determinó utilizando un analizador elemental Perkin Elmer 2400 
CHNS/O (Massachusetts, EUA). El P disponible se determinó por espectrofotometría 
(Genesis 20, Massachusetts, USA), utilizando la metodología desarrollada por Olsen (van 
Reeuwijk, 2002). La distribución del tamaño de partícula se determinó utilizando el método 
del hidrómetro de Bouyoucos. Los cationes intercambiables (calcio: Ca2+, magnesio: Mg2+, 
sodio: Na+ y potasio: K+) fueron extraídos con una solución 1 N de acetato de amonio 
(NH4OAc) a pH 7 y la determinación de Ca2+ y Mg2+ por medio de espectrofotometría de 
absorción atómica (Perkin Elmer 3110, Massachusetts, EUA), y la de Na+ y K+ mediante 
espectrometría de emisión de flama (Sherwood Scientific 36, Cambridge, UK), de acuerdo 
al procedimiento de van Reeuwijk (1992). El contenido gravimétrico de agua (%) se 
calculó con base en las submuestras secadas en el horno. 
 
Extracción de ácidos nucleicos y síntesis de cDNA 
 
Las muestras de suelo utilizadas para los análisis microbiológicos se congelaron con 
nitrógeno líquido en el campo, duraron en nitrógeno líquido entre 3-4 días (tiempo que duró 
la salida a campo) y después de trasfirieron a -80º C, donde se mantuvieron hasta la 
extracción de ácidos nucleicos. La extracción de DNA se realizó de 0.25 g de suelo 
	 23	
aproximadamente empleando el kit de extracción MoBio PowerSoil DNA (MoBio 
Laboratories, Carlsbad, CA, EUA) y el RNA total fue extraído de 2 g de suelo 
aproximadamente utilizando el kit de extracción PowerSoil total RNA isolation kit (MoBio 
Laboratories, Carlsbad, CA, EUA), siguiendo las instrucciones del fabricante. La 
concentración de ácidos nucleicos se cuantificó con un NanoDrop ND-1000 
Spectrophotometer (Thermo Scientific, Schwerte, Alemania). Subsecuentemente, los 
extractos de RNA total se trataron con Turbo DNase para remover DNA remanente y se 
purificaron utilizando el kit Qiagen RNeasy MinElute Cleanup (Qiagen, Hilden, Alemania). 
La presencia de DNAremanente se comprobó por PCR siguiendo la descripción de 
Wemheuer et al., 2012. El RNA purificado (30-100 ng) fue convertido a cDNA utilizando 
la transcriptasa reversa SuperScript III bajo las recomendaciones del fabricante (Thermo 
Scientific, Schwerte, Alemania). 
 
Amplificación de los genes 16S rRNA bacteriano, 16S rRNA de arqueas e ITS3 de 
hongos 
 
Las características de amplificación de los genes utilizados se muestran en la Tabla 1. Las 
reacciones de PCR se llevaron a cabo por triplicado para cada muestra. Los productos de 
PCR resultantes se combinaron en concentraciones iguales y se purificaron utilizando el kit 
QIAquick Gel Extraction (Qiagen, Hilden, Alemania) siguiendo las instrucciones del 
fabricante o bien el kit MagSi-NGSPrep Plus (MagnaMedics Diagnostics B.V., Geleen, 
Países Bajos). La cuantificación de los productos de PCR se llevó a cabo utilizando el kit 
Quant-iT dsDNA HS y un fluorofotómetro Qubit como lo recomienda el fabricante 
(Invitrogen GmbH, Karlsruhe, Alemania). El índice de los productos de PCR se llevó a 
cabo con el kit Nextera XT Index Nextera XT Index. La secuenciación se realizó utilizando 
el indexado dual con enfoque paired-end (2 x 300 pb) con la química v3 para la plataforma 
de Illumina MiSeq en el Laboratorio de Microbiología y Genómica Aplicada en la 
Universidad de Göttingen, Alemania. 
 
 
Tabla 1. Información sobre la amplificación de cada dominio microbiano 
 
Primers Mix PCR (50 ul) Esquema de amplificación 
Bacteria 
S-D-Bact-0341-b-S-17 
(5-CCTACGGGNGGCWGCAG-3) 
S-D-Bact-0785-a-A-21 
(5-GACTACHVGGGTATCTAATCC-3) 
(Klindworth et al., 2013) 
10 ul Buffer 5x Phusion GC 
 0.2 mM MgCl2 
0.4 µM cada primer 
200 µM cada dNTP 
5% DMSO 
25 ng templado 
1 U de taq polimerasa 
98°C 1 min 
98°C 45 s 
60°C 45 s 25 
72°C 30 s 
72°C 5 min 
Hongos 
ITS3_KYO2 
(5-GATGAAGAACGYAGYRAA-3) 
(Toju et al., 2012) 
10 ul Buffer 5x Phusion GC 
1.0 mM MgCl2 
0.4 µM cada primer 
98°C 1 min 
98°C 45 s 
48°C 45 s 25 
	 24	
ITS4 
(5-TCCTCCGCTTATTGATATGC-3) 
(White et al., 1990) 
200 µM cada dNTP 
5% DMSO 
20 ng templado 
1 U de taq polimerasa 
72°C 30 s 
72°C 5 min 
Arqueas 
Arc_340F 
(5-CCCTAYGGGGYGCASCAG-3) 
(Gantner et al., 2011) 
Arc_806R 
(5-GGACTACNSGGGTMTCTAAT-3) 
(Porat et al., 2010) 
 
50 ul Buffer 5x Phusion GC 
1.0 mM MgCl2 
0.4 µM cada primer 
200 µM cada dNTP 
5% DMSO 
50 ng templado 
1 U de taq polimerasa 
98°C 1 min 
98°C 45 s 
63°C (-1°C x ciclo) 45 s 10 
72°C 30 s 
98°C 45 s 
53°C 45 s 15 
72°C 30 s 
72°C 5 min 
Taq Polimerasa: Phusion HF DNA (Fisher Scientific GmbH, Schwerte Alemania) 
Los primers tenían adaptadores para secuenciación con Illumina MiSeq 
 
 
Procesamiento y análisis de secuencias 
 
La asignación de lecturas a las muestras se realizó con el programa de análisis de datos 
CASAVA (Illumina). Las secuencias paired-end se alinearon utilizando PEAR v0.9.10 (64 
bit) con parámetros estándar (Zhang et al., 2014). Con el script de QIIME 1.9.1 (Caporaso 
et al., 2010) split_libraries_fastq.py se removieron de la base de datos las secuencias con 
puntajes de calidad menores a 20 o que contuvieran nucleótidos dudosos. Adicionalmente 
se removieron las secuencias remanentes de los primers foward y reverse utilizando 
cutadapt v1.10 (Martin, 2011) con parámetros estándar. Se utilizó USEARCH (9.2.64) con 
el algoritmo UPARSE (Edgar, 2013) para encontrar y eliminar secuencias duplicadas o 
unitarias (-fastx_uniques) y secuencias con menor número de pares de bases (pb) (-
sortbylength): 400 pb para procariontes, 140 pb para hongos. La asignación de OTUs a las 
secuencias se realizó con USEARCH, para procariontes se utilizó un 97% de similitud y 
para hongos se utilizó 100% (OTU radio-zero) que representa una variante exacta de la 
secuencia. Las secuencias quiméricas se removieron utilizando UCHIME2 (Edgar et al., 
2011), incluido en el paquete USEARCH (9.2.64) en modo (-uchime2_ref) utilizando como 
referencia en el caso de procariontes la base de datos RDP trainset15_092015.fasta 
(https://sourceforge.net/projects/rdp-classifier/files/RDP_ Classifier_TrainingData/) y como 
referencia para hongos la base de datos UNITE (v7.1 https://unite.ut.ee/repository.php) 
(Koljalg et al., 2013). También con USEARCH (-usearch_global) se alinearon y 
compararon todas las secuencias de buena calidad con OTUs (no quiméricos) y se crearon 
las tablas de OTUs. La asignación taxonómica de los OTUs se realizó con el script 
parallel_assign_taxonomy_blast.py, para bacteria y arquea se utilizó la base de datos 
SILVA SSU 123.1 (Yilmaz et al., 2014) y para hongos la base de datos UNITE (v7.1 
https://unite.ut.ee/repository.php) (Koljalg et al., 2013). OTUs con dominios extrínsecos, 
cloroplastos (en el caso de bacteria) y OTUs no asignados fueron eliminados de la base de 
datos utilizando filter_otu_table.py. Los OTUs fúngicos no asignados se compararon con la 
	 25	
base de datos del Centro Nacional de Información Biotecnológica (NCBI, por sus siglas en 
inglés) para remover cualquier OTU no fúngico. La comparación entre muestras se llevó a 
cabo utilizando el mismo esfuerzo de secuenciación, eligiendo al azar el mínimo número de 
secuencias por muestra (bacteria: 18,900 (DNA) y 19,600 (RNA); hongos: 16,800 y 
arqueas: 4400). Las curvas de rarefacción, la riqueza de especies, así como la estimación de 
la diversidad alfa y beta se determinaron con el script alpha_rarefaction.py de QIIME 
1.9.1. 
 
Predicción de perfiles funcionales de las comunidades bacterianas 
 
Los perfiles funcionales se predijeron a partir de los datos de 16S rRNA utilizando el 
programa Tax4fun (Aßhauer et al., 2015). Los genes codificantes para enzimas clave 
involucradas en los ciclos de nutrientes (N, C, P, S) se identificaron en los perfiles 
resultantes utilizando sus ortólogos KEGG (Anexo B). Las abundancias promedio de los 
genes en cada sistema de uso de suelo se utilizaron para los análisis estadísticos (la 
abundancia es relativa al promedio de la abundancia de la base de datos completa). 
 
Predicción de gremios fúngicos 
 
Los gremios fúngicos se predijeron a partir de la tabla de OTUs utilizando el software 
FUNGuilds (Nguyen et al., 2016). Los gremios que se tomaron en cuenta fueron los tres 
principales: simbiontes, saprófitos y patógenos, sin tomar en cuenta aquellos OTUs que se 
asignaban a dos o más de ellos. Dentro del grupo de los simbiontes se analizó por separado 
la abundancia de hongos AM y EcM. Dentro del grupo de patógenos se analizó por 
separado la abundancia de patógenos de animales y plantas. 
 
Identificación de bacterias y hongos patógenos 
 
Mediante el script filter_taxa_from_otu_table.py de QIIME 1.9.1, se buscaron en las tablas 
de OTUs de suelo y de agua residual, géneros bacterianos y fúngicos con potenciales 
miembros patógenos para humanos, y géneros bacterianos fitopatógenos. 
 
Los géneros bacterianos seleccionados fueron: Enterococcus, Staphylococcus, Klebsiella, 
Acinetobacter, Pseudomonas, Enterobacter, Escherichia, Salmonella, Campylobacter, 
Vibrio, Shigella, Clostridium, Bacillus, Yersinia, Helicobacter, Mycobacterium, Legionella, 
Peptostreptococcus, Corynebacterium, Streptococcus, Neisseria, Bartonellas, Serratia, 
Bordetella, Citrobacter, Proteus, Treponema, Brucella, Mycoplasma, Chlamydia, 
Ureaplasma, Rickettsia, Listeria, Nocardia, Streptomyces, Actinobacillus, Pasteurella, 
Plesiomonas, Moraxella, Haemophilus, Leptospira, Borrelia, Ehrlichia, Anaplasma y los 
géneros fitopatógenos: Ralstonia, Agrobacterium, Erwinia, Xylella, Dickeya, 
Pectobacterium, Clavibacter, Liberibacter, Tatumella, Acidovorax, Pantoea, Serratia, 
	 26	
Sphingomonas, Rhizobacter, Rhizomonas, Xylophilus, Clostridium, Clavibacter, 
Arthrobacter, Leifsonia, Rhodococcus, Streptomyces, Pseudomonas, Xanthomonas y 
Herbaspirillum. 
 
Los géneros fúngicos seleccionados fueron: Ajellomyces, Alternaria, Apophysomycetes, 
Aspergillus, Bipolaris, Blastomyces, Candida, Cephaliophora, Cladosporium,